用低代码环境理解数据

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随着数据的持续增长，公司越来越集中其与数据相关的活动。但是，在工具方面，情况仍然非常分散。大多数业务分析师仅限于使用经典的电子表格和 BI 工具进行静态数据操作和探索，而数据科学家则以各种不同的语言手工编写预测模型并学习更多。依靠 IT 进行部署。同时，数据工程师使每个人都可以访问从本地和云端的大量数据源中提取的适当数据聚合。

高效的低代码环境使这些人能够更高效地合作，同时提供适合这些不同受众的单一平台。业务用户可以专注于数据聚合和探索，数据科学家可以应用复杂的机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 方法，数据工程师可以确保在正确的环境中执行数据操作并遵守企业合规性。规则。正确的低代码环境本质上是为其中一些用户提供无代码环境，为正在构建更复杂解决方案的其他用户提供可视化编程环境。

此外，通过与 IT 合作，该团队制定了适当的产品化协议，以便他们创建的内容可以作为交互式应用程序在边缘连续部署或简单地自动化以定期执行。合适的环境也能让合规部门高兴。

让我们看看不同的利益相关者以及他们如何从低代码环境中受​​益。

转型 2022

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业务分析师需要自动生成数据摘要和可视化来快速识别不断变化的趋势（或者只是为了节省定期审计和报告的时间）。此外，他们还可以从不同的角度查看数据，这通常会导致对正在进行的运营产生新的见解。

适当的低代码环境使这些任务比编写 Excel 宏更容易，并且比可以在标准 BI 工具中完成的数据聚合更简单。无需接触代码，业务用户就可以直接直观地对数据流进行建模。这种“无代码”用例具有额外的副作用，即该过程有据可查，并且可以很容易地解释（或传递给其他人）。

通过使用正确的环境，自动化和有据可查的数据聚合和可视化的大门不会关闭。现在我们的业务专家有更多空闲时间，他们可以开始探索更多数据以及其他技术。逐渐地，他们将更多地了解现代数据科学，并不断增加他们的方法库，以帮助他们理解数据。合适的环境为成为数据科学家打开了大门，由于他们的数据科学家同事已经在使用相同的环境，他们可以直接从他们创建的示例和蓝图中受益。

能够快速生成和传输不同的视图...